17.06.2024
STUDIE

KI könnte Arbeitsleistung von Wien und der Steiermark ersetzen

Eine Studie des Wirtschaftsforschungsinstituts Economica im Auftrag von Microsoft Österreich und Accenture kommt zum Ergebnis, dass Österreich seine Wertschöpfung mit Künstlicher Intelligenz um 18 Prozent steigern könnte.
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KI - viel Potenzial in Österreich - v.l.n.r.: Hermann Erlach (General Manager, Microsoft Österreich), Patricia Neumann (Präsidentin des Digitalbranchenverbands Internetoffensive Österreich und Vorstandsvorsitzende der Siemens AG Österreich), Christian Helmenstein (Chefökonom der Industriellenvereinigung und Leiter des Wirtschaftsforschungsinstituts Economica) | (c) Microsoft
v.l.n.r.: Hermann Erlach (General Manager, Microsoft Österreich), Patricia Neumann (Präsidentin des Digitalbranchenverbands Internetoffensive Österreich und Vorstandsvorsitzende der Siemens AG Österreich), Christian Helmenstein (Chefökonom der Industriellenvereinigung und Leiter des Wirtschaftsforschungsinstituts Economica) | (c) Microsoft

Automatisierung durch Künstliche Intelligenz ist spätestens seit dem durch ChatGPT ausgelösten KI-Hype eines der größten Themen in der Wirtschaftswelt. Doch wie groß ist das Potenzial tatsächlich? Eine Studie des Wirtschaftsforschungsinstituts Economica im Auftrag von Microsoft Österreich und Accenture liefert nun für Österreich konkrete Zahlen.

2,24 Milliarden Arbeitsstunden im Jahr

Das Kernergebnis: Der Einsatz von KI kann laut Studie volkswirtschaftlich „wie ein arbeitsvermehrender technischer Fortschritt“ im Ausmaß von 2,24 Milliarden Arbeitsstunden pro Jahr wirken. Dieses zusätzliche Leistungsvolumen entspricht der Gesamtleistung in den Bundesländern Wien und Steiermark zusammen. Daraus ergäbe sich eine um 18 Prozent gesteigerte Wertschöpfung in Österreich.

„Zusätzliche zu erwartende technologische Weiterentwicklungen nicht berücksichtigt“

Dabei könnte das Potenzial tatsächlich noch deutlich höher sein, legen die Studienautor:innen nahe: „Bei der Berechnung der Produktivitätssteigerung wird vom heutigen Stand der Technologie ausgegangen, wobei zusätzliche zu erwartende technologische Weiterentwicklungen nicht berücksichtigt wurden“, heißt es von ihnen. Besonders großes Potenzial hätten Sektoren, die bisher wenig KI einsetzen, sowie Berufe mit einem hohen administrativen Anteil. In der Studie seien nur Unternehmen berücksichtigt worden, die nicht bereits hoch digitalisiert sind.

KI soll die Belastungen aus dem demografischen Wandel mildern

Das Potenzial durch KI könne auch bei der Bewältigung der aktuellen Herausforderungen am Arbeitsmarkt helfen. „Die Zahlen zeigen eindrucksvoll, dass der Einsatz Künstlicher Intelligenz nicht nur die Wertschöpfung steigert, sondern zugleich wesentliche sozio-demographische Herausforderungen mitbetrifft. Eine verstärkte Nutzung von KI im privaten und öffentlichen Sektor fördert das Produktivitätswachstum der österreichischen Gesamtwirtschaft und mildert damit die Belastungen aus dem demografischen Wandel“, kommentiert Studienautor Christian Helmenstein.

KMU bei Digitalisierung und KI hinten nach

Weitere Zahlen wurden bei der Präsentation zum Anlass genommen, den obligatorischen Appell an die Politik zu richten. Demnach ist die „Digitalisierungslücke“ KMU in Österreich besonders hoch. 79,7 Prozent der Unternehmen mit weniger als 50 Beschäftigten würden eine sehr geringe bis geringe Digitalisierungsintensität aufweisen, lediglich 8,9 Prozent würden laut Statistik Austria bereits KI nutzen. Dabei habe sich die EU das Ziel gesetzt, dass bis 2030 mehr als 90 Prozent der KMU mindestens eine geringe Digitalisierungsintensität aufweisen sollen.

„Noch viel zu tun, um die Chancen der Künstlichen Intelligenz voll auszuschöpfen“

„Während Österreich vor wirtschaftlichen Herausforderungen steht, zeigt sich das Potenzial von KI als wesentlicher Treiber für Innovation und Wettbewerbsfähigkeit. Unsere Unternehmen müssen im internationalen Wettbewerb mithalten, und die Politik ist gefordert, die notwendigen Rahmenbedingungen zu schaffen“, meint Hermann Erlach, General Manager bei Microsoft Österreich. „Wir sind auf dem richtigen Weg, aber es gibt noch viel zu tun, um die Chancen der Künstlichen Intelligenz voll auszuschöpfen.“

„Digitalisierung muss politische Chefsache sein“

Nach Einführung des EU-AI-Acts müsse die Politik „am Ball bleiben“, meint Patricia Neumann, Präsidentin des Digitalbranchenverbands Internetoffensive Österreich und Vorstandsvorsitzende der Siemens AG Österreich: „Zum einen ist eine einheitliche Steuerungsstruktur unerlässlich, um Österreichs Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. Es braucht klare Zuständigkeiten, eine ‚Digital First‘-Policy und eine koordinierte Herangehensweise über die Ministerien hinweg als erste Schritte dazu. Digitalisierung muss politische Chefsache sein“, so Neumann.

KI am Arbeitsmarkt: Förderung digitaler Kompetenzen

Zudem sei es wichtig, in allen Bereichen die digitalen Kompetenzen zu fördern. „Da am Einsatz von KI am Arbeitsmarkt kein Weg vorbeiführen wird, braucht es eine rasche Anpassung des (Aus-)Bildungssystems. Es braucht mehr verpflichtende digitale Unterrichtsfächer über die gesamte Schullaufbahn hinweg, um die zukünftigen Arbeitskräfte gut vorzubereiten“, meint die Siemens-Chefin. Außerdem solle Österreich eine proaktive Haltung in der internationalen Technologiepolitik einnehmen und am internationalen Digitalisierungsdiskurs teilnehmen.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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